Por Canuto  

Jensen Huang, CEO de Nvidia, aseguró que los GPUs A100 de 2020 seguirán siendo útiles hasta 2029 gracias a CUDA, y el acuerdo de CoreWeave respalda esa visión. Esto redefine la economía de la infraestructura de IA y facilita el financiamiento de más de USD $500 mil millones en capital.
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  • El CEO de Nvidia afirma que los GPUs A100 de 2020 serán útiles hasta 2029, citando a CUDA como pilar de longevidad.
  • CoreWeave firmó un contrato de arrendamiento de GPUs A100 hasta 2029, lo que contradice el temor a una depreciación acelerada.
  • La durabilidad extiende el financiamiento: Nvidia moviliza más de USD $500 mil millones con socios como Apollo y BlackRock.

El CEO de Nvidia, Jensen Huang, afirmó que los GPUs A100, lanzados en 2020, pueden seguir siendo ‘operativos’ hasta 2029, rechazando así el temor de que la rápida evolución de la inteligencia artificial los vuelva obsoletos en pocos años. En una publicación en su cuenta personal, Huang destacó que la plataforma de software CUDA es fundamental para extender la vida útil de su hardware, pues permite actualizaciones continuas a través de las generaciones Ampere, Hopper y Blackwell.

Esta declaración llega en un momento en que los inversores se preguntan si los chips más antiguos podrían perder su valor económico en dos o tres años, dado el rápido avance de la tecnología. Sin embargo, el ejecutivo sostiene que la versatilidad de CUDA hace que el hardware sea ‘fungible’, lo que impulsa su utilización y extiende su durabilidad. Según un informe de Benzinga publicado en Yahoo Finance, esta postura se ve respaldada por la demanda continua del A100, que ya tiene cinco años en el mercado.

La afirmación de Jensen Huang

En su mensaje, Huang explicó que ‘NVIDIA Computing es más que chips’, y señaló que CUDA brinda a los desarrolladores e ingenieros una plataforma común para actualizar continuamente Ampere, Hopper y Blackwell durante sus vidas útiles. Estas palabras responden a un informe de Business Insider sobre la demanda persistente del A100, que ha mantenido precios de alquiler resilientes según la firma de análisis Silicon Data. La plataforma CUDA, lanzada en 2006, se ha convertido en el estándar para el cómputo paralelo en IA, lo que le da a Nvidia una ventaja competitiva que va más allá del hardware.

La estrategia de Nvidia de integrar software y hardware ha permitido que generaciones anteriores de GPUs sigan siendo útiles para tareas como inferencia y modelos más pequeños, mientras que los chips más nuevos se centran en cargas de trabajo de entrenamiento masivo. Esta segmentación no solo extiende la vida de los equipos, sino que también crea un mercado secundario de alquiler de capacidad computacional. De hecho, Silicon Data señaló que el A100 dejó de depreciarse desde fines de 2025, según sus estimaciones de valor justo residual, lo que sugiere que los activos de cómputo pueden tener un ciclo de vida mucho más largo de lo que se pensaba.

La durabilidad de los GPUs es un factor clave para la financiación de infraestructura de IA. Cuanto más tiempo pueden generar ingresos, más sencillo resulta conseguir crédito o estructurar acuerdos de arrendamiento, como el que firmó CoreWeave. Huang también ha defendido que los GPUs deben considerarse activos de capital financiables, en lugar de tecnología desechable, lo que cambia la percepción del mercado sobre su valor residual.

A pesar de que Nvidia ha lanzado arquitecturas más nuevas como Hopper y Blackwell, la compañía continúa promoviendo la utilidad de sus chips anteriores. Esto no solo protege la inversión de los clientes, sino que también crea un ecosistema más estable para los proveedores de servicios en la nube que dependen de una capacidad de cómputo flexible y escalable.

El acuerdo de CoreWeave y la demanda continua

CoreWeave, un proveedor de nube de IA especializado en GPUs, reveló que firmó un contrato para alquilar los A100 hasta 2029 a un precio que su director financiero, Nitin Agrawal, describió como ‘atractivo’. Este acuerdo demuestra que los chips de 2020 aún tienen una demanda real, incluso después de que Nvidia haya lanzado varias generaciones de productos más avanzados. La decisión de CoreWeave, conocida a través del informe de Business Insider, contrasta con la narrativa bajista que anticipaba una obsolescencia acelerada de los GPUs.

Los datos del mercado de alquiler respaldan esta visión. Silicon Data, que rastrea los precios de arrendamiento de GPUs, informó que las tarifas de los A100 han permanecido resilientes tras un fuerte repunte en 2026. Según sus análisis, el A100 dejó de depreciarse desde fines de 2025, lo que indica que el activo ha alcanzado un punto de estabilidad. Esto sugiere que la demanda de cómputo para inferencia, modelos ligeros y otras aplicaciones menos exigentes puede absorber toda la capacidad disponible, incluso de generaciones anteriores.

La longevidad del A100 tiene implicaciones directas para la economía de la inteligencia artificial. Si los GPUs pueden operar durante casi una década, los operadores de centros de datos pueden amortizar sus inversiones en un período mucho más largo, lo que reduce el costo por hora de cómputo. Esto, a su vez, podría impulsar la adopción de la IA en sectores que necesitan procesos intensivos en datos pero que no pueden permitirse renovar hardware cada pocos años.

Además, la resiliencia de los A100 refuerza la posición de Nvidia frente a sus competidores. Mientras que otras empresas intentan capturar cuota de mercado con chips especializados, Nvidia demuestra que su ecosistema de software y hardware puede generar valor a largo plazo. Esto es especialmente relevante en un mercado donde el capital requerido para construir infraestructura de IA alcanza cifras astronómicas, y donde los inversores buscan garantías de retorno.

Implicaciones para el financiamiento de la IA

La capacidad de los GPUs para mantener su valor a lo largo del tiempo es fundamental para la financiación de proyectos de IA. Nvidia y sus socios han empezado a tratar estos chips como activos de capital financiables, con flujos de efectivo estables derivados de la inferencia de IA. Por ejemplo, el lunes se anunciaron asociaciones con Apollo Global Management, BlackRock, Blackstone, Brookfield Asset Management, Goldman Sachs y KKR, con el objetivo de movilizar más de USD $500 mil millones en capital a lo largo del tiempo.

Estas alianzas estratégicas buscan crear nuevas vías de inversión para la infraestructura de IA, aprovechando la longevidad de los GPUs. Si los chips pueden generar ingresos durante casi una década, los inversores institucionales pueden estructurar productos financieros a largo plazo, como bonos o fondos de arrendamiento, con mayor confianza. Esto podría acelerar el despliegue de centros de datos y expandir la capacidad computacional disponible para la investigación y el desarrollo de aplicaciones de IA.

El argumento de Jensen Huang de que los GPUs son ‘fungibles’ y ‘duraderos’ resuena ahora con más fuerza en el mercado financiero. Según los analistas, la depreciación de los activos de cómputo ha sido uno de los mayores riesgos para los inversores en infraestructura de IA. Sin embargo, la evidencia de que los A100 mantienen su valor de alquiler después de cinco años sugiere que el ciclo de vida es más largo de lo anticipado, lo que reduce el riesgo de pérdida de capital.

Además, la estrategia de Nvidia de promover la longevidad de sus productos podría influir en las decisiones de compra de los grandes operadores. En lugar de renovar todo el hardware con cada nueva generación, muchas empresas optarán por ampliar sus flotas actuales con chips de generaciones anteriores, que ofrecen un rendimiento adecuado para tareas específicas a un menor costo. Esto no solo beneficia a Nvidia, sino que también equilibra la oferta y la demanda en el mercado de GPUs.

En conclusión, la afirmación de Huang de que los A100 son ‘operativos’ hasta 2029 no es solo una declaración de confianza en su tecnología, sino una señal de cambio en la economía de la infraestructura de IA. Con socios financieros como Apollo y BlackRock respaldando esta visión, es probable que veamos un aumento en la financiación de proyectos de IA, apalancados en la durabilidad de los hardware de Nvidia. La próxima década mostrará si esta estrategia consolida a Nvidia como el proveedor dominante de cómputo para la inteligencia artificial.


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